现如今，人工智能正在以前所未有的速度改变着各行各业的发展模式。从智慧安防有效守护城市安全，到智慧医疗为病人提供更准确的诊疗方案，人工智能的应用已经渗透到了社会生活的各个方面。专利是对科技创新成果进行保护的一种重要法律手段，对促进人工智能技术的发展和产业的繁荣具有重要意义。掌握核心专利不仅能够使企业在激烈的市场竞争中取得优势、获得更大的经济效益，而且能够促进技术进步与创新发展。但是，由于人工智能技术本身的特殊性，其专利保护面临着许多新的挑战。从法律体系层面看，专利授权条件不明确，导致很多创新成果在专利申请过程中存在不确定性，人机共创专利以及多主体协同研发过程中的权利归属等问题也备受争议。因此，对人工智能领域专利保护策略进行深入研究具有重要意义。
基础概述
（一）人工智能核心概念与发展历程
人工智能是以机器对人的智能进行模拟、扩展和延伸的一门科学技术，其内涵随着科技的发展而不断丰富。机器学习是人工智能领域的一个重要研究方向，能够自动从海量数据中学习规律，从而作出预测与决策。比如，在图像识别方面，机器学习算法能够通过学习不同图像特征，实现对图像目标的精确识别。深度学习则是一门新兴的机器学习分支，以多层神经网络为基础，能够从数据中自动抽取高层抽象特征，已在语音识别和自然语言处理等领域取得重要成果。自然语言处理的研究重点是如何在自然语言环境下实现人与机器的高效沟通，比如文本分类、机器翻译、自动问答等。回顾人工智能的发展史，20世纪50年代“人工智能”一词被正式提出，标志着人工智能的萌芽初现。早期人工智能以简单逻辑推理与规则体系为基础，虽已取得一定成就，但受技术制约，其发展速度相对较慢。随着大数据时代的来临，计算能力大幅度提升，人工智能进入了一个全新的时代。近年来，人工智能技术已在诸多领域得到广泛应用，比如 AlphaGo击败围棋顶级棋手，充分展示了深度学习用于复杂决策的强大能力。随着智能语音助手的广泛使用，人们对信息的获取以及对设备的控制方式也发生了很大的变化。
（二）人工智能相关专利特点与分类
人工智能专利相对于其他领域的专利有其鲜明的特征。从技术复杂度上看，人工智能专利往往涉及复杂的算法、模型及数据处理等技术，增加了对其技术方案的理解与审查难度。在权利要求撰写方面，由于人工智能技术本身的创新与不确定性，如何对权利要求的范围进行准确界定是一个很大的挑战。在保护对象上，人工智能产生的内容能否被纳入专利保护范围一直存在争议。在应用领域方面，人工智能呈现出多样化的发展趋势，可以将其划分为智能安防、智能医疗、智能家居、智能制造等。以新华三工业互联网有限公司为例，该公司提出了一种基于网络拓扑优化来提升人工智能计算效率的人工智能计算方法、装置、电子设备和介质，这一项目体现了人工智能专利在无人驾驶和智能制造等领域的潜在应用价值。同时，伴随着生成式人工智能的兴起，近年来，我国在该领域的专利申请量也持续增长，显示出我国在全球创新生态中的重要作用。但是，对生成式人工智能进行专利保护也引发了在法律、道德、安全等方面的诸多争论。
面临挑战
（一）法律制度层面
1.专利授权条件模糊
创造性判断的标准是人工智能领域面临的一大挑战。目前，对算法创新是否具有创造性的认定尚无明确的标准。虽然有些算法在某一领域取得了很好的效果，但是很难判定其是否具有独创性。比如，改进机器学习算法对模型性能有一定的提升，但是这种提升是基于传统技术手段的简单调整还是实质性创新，较难确定。人工智能生成内容的创造性思考是一项复杂的工作，不是由人直接创造的，其创造性需要综合考虑算法在生成过程中的自主性和人的介入程度等多重因素。在新颖性审查中，对已有技术的准确定义也是一个难点，开放源代码与算法的披露，使技术披露的范围与方式变得更为复杂。开放源代码对技术共享与发展起到了一定的推动作用，但同时也对新颖性的判断提出了挑战。对于部分使用开源代码的人工智能技术，如何判定该技术是否具有新颖性，成为专利审查中的难点问题。算法披露有多种形式，如发表学术论文和技术论坛等，如何从这些公开信息中准确判定一项技术是否已经公开，是专利审查员面临的一大挑战。
2.权利归属复杂
在人机共创专利中，机器既是创造工具，也是参与人，其专利权归属一直存在争议。当机器在创造活动中扮演着重要角色时，对提供数据和训练算法的使用者以及机器的所有者，法律上都没有明确规定。同时，以人工智能为基础的绘画作品在著作权归属问题上也存在着不同的观点。在人工智能研发过程中，由于合作协议不完善和贡献分配不明确等原因，易引发利益分配冲突。德国的一家法院于2024年6月曾作出一项具有里程碑意义的判决，承认人工智能可被视为“发明人”之一，这一判决引发了公众的极大兴趣和争论。人工智能自主设计和优化的一项半导体加工工艺被授予了专利权，其发明者身份能否包括人工智能成为争论的焦点，法庭最后裁决，人工智能虽然没有传统的法人资格，但是在创造的进程中起到了重要的作用，是一种工具或者是一种帮助，所以应该承认人工智能的设计者和用户都是联合发明者。该裁决既是对现有知识产权制度的一次冲击，也是对专利权利归属问题的一种新思考，即在确定专利申请时要兼顾科技发展与实践运用两个方面，同时也对产业发展提出了新要求。比如，企业需要重新审视知识产权的经营战略，以确定人工智能产生的创意的所有权，以防止将来发生法律争端。此案也引起了公众和行业对人工智能的道德与透明问题的重视。在人工智能对技术创新参与程度不断提高的背景下，人工智能决策的公正性、可解释性以及对决策人员的职责划分是迫切需要解决的问题。所以，在探讨如何对人工智能进行专利保护的过程中，建立一个兼顾知识产权、权利与道德规范的法律体系，具有十分重大的现实意义。
（二）技术层面
就软件代码侵权而言，侵权具有专业性高、隐蔽性强等特点。侵权人在使用密码混淆、加密等技术时，往往使权利人难以发现和取证。代码混淆是一种扭曲代码的方法，使代码更难理解、更难分析，增加了侵权判断的难度。加密技术对侵权代码进行了更深层次的保护，使其不容易被他人获取与分析。因此，如何突破技术壁垒、获取有效证据成为权利人面临的重要问题。在数据侵权问题中，数据源的合法性问题以及数据挖掘算法的侵权问题是较为复杂的问题。大数据环境中，数据的采集、使用与共享十分普遍，而数据来源合法性的判定却是一个比较复杂的问题。有些数据可能以非正当的方式获得，但是在使用时却很难被发现。此外，数据挖掘算法侵权的定义也是一个难点，不同的数据挖掘算法在功能上可能存在相似性，如何判定是否构成侵权还有待进行深入的技术分析。与此同时，大数据环境下数据规模大、分布广，取证技术难点突出，亟待发展新的取证方法与工具。
保护策略
（一）完善专利申请策略
1.提前布局专利申请
对人工智能技术的发展趋势进行深入分析，是做好专利布局的前提。企业与科研机构应该密切关注人工智能与量子计算、边缘计算等新兴技术的融合发展趋势及其在新兴领域的应用前景。在准确掌握技术发展趋势的基础上，合理规划专利申请时间。技术公开后，应在技术开发初期进行专利申请，以避免技术公开后失去新颖性。同时，应对人工智能核心技术如算法体系结构、关键模型等进行全面的专利布局。在此基础上，结合量子人工智能、边缘计算和人工智能的融合应用，提前申请专利，构筑专利壁垒。这样既能够保护自己的创新成果，又能够在将来的市场竞争中处于有利地位。如某公司在人工智能和边缘计算融合技术研发之初，就对相关技术进行了一系列专利申请，涉及系统架构和数据处理方式等多个领域，为未来市场拓展打下了良好的基础。
2.优化专利申请文件撰写
在撰写专利申请文件的过程中，使用清晰、准确的语言对发明创造的技术方案进行描述非常重要。在人工智能专利中，需要对算法的流程、模型结构和创新点进行详细阐述。对机器学习算法的描述，要清楚地说明其训练过程、参数调节方法以及它与已有算法的区别与优点。在专利申请文件中，对权利要求范围的合理确定是一个重要的步骤。权利要求范围过窄，可能无法充分保护创造性成果，从而使他人可以轻松地绕过专利权实施侵权行为；如果权利要求的范围过大，可能会导致授权上的困难。因此，必须在充分保护创新成果的同时，兼顾授权条件。在撰写权利要求书的时候，要从技术的创新性、市场价值、侵权风险等几个方面来考虑，以保证权利要求的可操作性和可保护性。
（二）加强专利运营管理
1.构建专利组合策略
应建立以人工智能核心技术为核心的防御性专利组合和进攻性专利组合。防御性专利组合是指利用一系列与核心技术相关联的周边专利来防范竞争者的侵权行为。比如，企业可以申请与其核心人工智能算法相关的周边专利，如算法优化、数据处理等。进攻性专利组合则被用来进行积极的维权和商务谈判。通过对具有市场价值与技术优势的专利进行搜集与整合，可以在面对侵权行为时有效保护自身权益，并在商业合作与谈判中取得更大优势。建立专利组合动态调整机制是保证专利组合有效性的关键。根据技术发展、市场变化和竞争对手策略等因素，适时调整专利组合。比如在新技术热点出现时，及时将相关专利纳入集成。
2.开展专利许可与转让
就专利许可而言，不同的许可类型有各自的特征与适用场合，如果被许可人想要独占该专利，并且能够完全开发并使用该专利技术，则该专利授予被许可人在一段时间内独占使用该专利的权利。排他许可制度允许被许可人在一定范围内使用专利，专利权人本身仍可使用该专利，而不允许第三方使用该专利。普通许可制度允许被许可人在一定范围内使用专利，而专利权人又可以继续许可给第三人使用，该模式适用于那些想要迅速扩大专利使用范围、获取更多许可收益的情形。对专利转让而言，最重要的是优化转移过程。建立一套科学、合理的专利价值评估指标体系，从技术先进性、市场前景和实施成本三个方面对专利价值进行准确评估，从而使自身的专利价值最大化。
总结
综上所述，随着人工智能技术的快速发展，专利保护面临着前所未有的挑战，同时也为专利保护策略的创新提供了契机。在法律体系方面，应进一步明确专利授权条件，完善相关权利归属规则。在技术层面上，应探索与人工智能技术发展规律相适应的专利保护模式，突破专利侵权认定与取证中的技术难点，改进专利申请策略，强化专利运营管理。（梁然 作者单位：国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心）
（编辑：刘珊）
